2.2.1 Self-attention (1)计算框架 Self-attention的意思是,我们给Attention的输入都来自同一个序列,其计算方式如下: 图3: self-attention计算框架 (图片来自李宏毅老师PPT) 这张图所表示的大致运算过程是: 对于每个token,先产生三个向量query,key,value: query向量类比于询问。某个token问:“其余的token都和我有...
四、Multi-Head Attention(多头注意力机制) 除了自注意力机制,Transformer还引入了一个叫做多头注意力机制(Multi-Head Attention)的概念。简单来说,多头注意力机制让模型在不同的“头”(Attention Head)中可以关注不同的部分,从而使模型能够从多个角度去理解序列中的依赖关系。 4.1 什么是多头注意力? 多头注意力机制...
在Transformer 宏观架构图,在 Encoder 和 Decoder 中,均有各自的 Self-Attention 子层,而 Decoder 中,还有一个 Encoder-Decoder Attention 子层。也就是说,在标准中 Transformer 架构中,既涉及 Self-Attention (红框),也涉及 Attention(蓝框): 标准中Transformer架构,既涉及自注意力机制,也涉及注意力机制 而GPT...
对于transformer 来说,self-attention 只是大的网络架构中的一个 module。由上述分析我们知道,对于 self-attention 的运算量是跟 N 的平方成正比的。当 N 很小的时候,单纯增加 self-attention 的运算效率可能并不会对整个网络的计算效率有太大的影响。因此,提高 self-attention 的计算效率从而大幅度提高整个网络的效...
至此self-attention的部分已经讲解完毕,接下来我们回到transformer中,一起来庖丁解牛。 02.Transformer部分 2.1 整体结构 首先来纵观transformer整体结构(左半部分是encode,右半部分是decode): Transformer模型结构 2.2 encoder 首先分析左半部分,从下往上看inputs即为我们输入的字符串序列,此时在计算前我们要对输入序列进...
本文将深入解析Transformer中的三种主要注意力机制:自注意力(Self-Attention)、交叉注意力(Cross-Attention)和因果注意力(Causal Attention),帮助读者理解这些机制的工作原理和实际应用。 自注意力(Self-Attention) 自注意力是Transformer模型中最基础也是最重要的注意力机制。它允许模型在处理序列时,每个位置都能关注到...
自注意力机制(Self-Attention)是Transformer模型的核心思想。它通过一种聪明的方式让神经网络在处理一个序列时(例如,一个句子中的单词),能够“注意”到序列中其他部分的相关信息,而不仅仅依赖于局部信息。相比传统的序列模型(如RNN、LSTM),自注意力机制能更好地捕捉远距离的依赖关系,特别适用于处理像文本、图像这样的...
Motivating our use of self-attention we consider three desiderata. One is the total computational complexity per layer. Another is the amount of computation that can be parallelized, as measured by the minimum number of sequential operations required. The third is the path length between long-range...
自注意力允许模型通过整合上下文信息来增强输入嵌入,使其能够动态地权衡序列中不同元素的重要性。这一特性在NLP中尤其有价值,因为词语的含义往往随其在句子或文档中的上下文而变化。 尽管已提出多种高效版本的自注意力,但《Attention Is A...
在Transformer架构中,有3种不同的注意力层:Self Attention自注意力、Cross Attention 交叉注意力、Causal Attention因果注意力。 3.算法应用 基于Attention的Transformer模型,不仅在性能上优于以前的深度学习模型,在可解释性上也优于深度学习模型,更适合对中医数据特...